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1mindspore.train.FlopsUtilizationCollector
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4.. py:class:: mindspore.train.FlopsUtilizationCollector(data_size, computility=1, full_flops=True)
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6    FlopsUtilizationCollector接口统计模型利用率信息MFU，硬件利用率信息HFU。
7    当前接口只统计MatMul、BatchMatMul、FlashAttentionScore、Conv2D算子的正反向flops信息。
8    只支持静态图静态shape模式。
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10    参数：
11        - **data_size** (int) - 表示每隔多少个step打印一次信息。
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13        - **computility** (int) - 表示每张计算卡的峰值算力。默认值： ``1`` 。
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15        - **full_flops** (bool) - 表示是否统计完整的模型信息，如果设置为True，会统计完整的模型信息，如果设置为False，将会统计对应每张卡的分片模型信息。默认值： ``True`` 。
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17    异常：
18        - **TypeError** - `data_size` 不是正整数。
19        - **TypeError** - `full_flops` 不是布尔类型。
20        - **AssertionError** - 不是静态图或者不是静态shape。
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22    .. py:method:: epoch_begin(run_context)
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24        在epoch开始时记录时间。
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26        参数：
27            - **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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29    .. py:method:: epoch_end(run_context)
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31        在epoch结束时打印模型利用率信息MFU，硬件利用率信息HFU。
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33        参数：
34            - **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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